What is Scikit-learn?
scikit-learn 是您在 Python 中進行機器學習不可或缺的開源函式庫。它提供了一套全面且功能強大的簡潔工具，旨在讓預測性資料分析普及於每個人，無論是初學者還是經驗豐富的專家，都能輕鬆上手。scikit-learn 建構於核心的 Python 科學計算套件 (NumPy、SciPy 和 matplotlib) 之上，能與您現有的資料科學工作流程無縫整合。
主要功能
scikit-learn 為最常見的機器學習任務提供了一個強大且統一的框架。其一致的 API 讓您能夠在不同的模型和技術之間流暢地切換。
🎯 分類： 辨識物件所屬的類別。您可以使用諸如 Random Forest 和 Gradient Boosting 等穩健且成熟的演算法，為垃圾郵件偵測或影像辨識等應用提供強大支援，將原始資料轉化為清晰、可執行的答案。
📈 迴歸： 預測連續的數值。透過包含 Ridge 和 Lasso regression 在內的一系列模型，您可以預測股票價格等結果或估計材料的耐久性。這讓您能從分析歷史資料轉向對未來進行資料驅動的預測。
👥 聚類： 自動將相似物件分組並發現隱藏的結構。藉由 k-Means 和 HDBSCAN 等演算法，您可以執行客戶分群或識別實驗結果中的模式等實用任務，而且無需預先標記的資料。
⚙️ 預處理與特徵工程： 將原始資料轉換為乾淨、機器可讀的格式。scikit-learn 提供了一整套用於資料縮放、類別變數編碼以及特徵提取的工具，確保您的模型建立在穩固的基礎之上。
🛠️ 模型選擇與評估： 自信地為您的問題選擇最佳模型和參數。使用諸如
GridSearchCV進行超參數調優，以及cross_val_score進行穩健的性能驗證等強大工具。這種系統化的方法有助於您避免過度擬合，並建立能良好推廣到新資料的模型。
獨特優勢
一致且統一的 API： scikit-learn 中的每個估計器都共享相同的簡單、清晰介面：
fit()、predict()和transform()。這個核心設計原則意味著即使是複雜的演算法，您也可以用最少的程式碼更改來替換，使實驗過程快速、直觀且不易出錯。專注於成熟實用的機器學習： scikit-learn 刻意專注於完善、高效且可解釋的機器學習演算法。透過專注於這個核心領域，而不擴展到深度學習或強化學習，該函式庫在絕大多數預測建模任務中，仍能保持卓越的性能、可靠性和易用性。
開源且可商用： scikit-learn 採用寬鬆的 BSD 授權，可不受限制地免費應用於學術和商業用途。它由全球開發者和資料科學家社群支持，確保其持續作為維護良好且值得信賴的業界標準。
結論：
scikit-learn 讓您能夠自信地應對各種機器學習挑戰。它結合了強大的演算法、極其簡潔的 API 和穩健的工程設計，使其成為在 Python 中建構、驗證和部署預測模型的首選函式庫。
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常見問題 (FAQ)
1. scikit-learn 是否支援深度學習？ 不，這是一個刻意的設計選擇。scikit-learn 專注於提供「經典」機器學習演算法的最佳實作。其範圍被刻意限制，以維護品質、性能和易用性。對於深度學習，維護者建議使用 PyTorch 或 TensorFlow 等專門的函式庫，這些函式庫專為處理神經網路的架構複雜度和硬體要求而設計。
2. 我可以在 GPU 上執行 scikit-learn 模型嗎？ 部分支援，是的。雖然 scikit-learn 不需要 GPU，但近期版本已引入對 Array API 的實驗性支援。這使得越來越多的估計器可以在您提供 PyTorch 或 CuPy 陣列作為輸入資料時，於 GPU 上執行。然而，scikit-learn 中許多最佳化演算法（例如基於樹的模型）是使用 Cython 實作的，並且本質上並非基於陣列，因此它們將繼續在 CPU 上執行以獲得最大性能。
3. 為何 scikit-learn 需要對類別資料進行明確的預處理？ 大多數 scikit-learn 估計器都是基於 NumPy 和 SciPy 建構的，這些底層函式庫為了達到最大的計算效率，期望數值資料是同質性陣列。因此，您必須明確地將類別特徵（例如文字標籤）轉換為數值格式。該函式庫提供了諸如 OneHotEncoder 和 OrdinalEncoder 等強大工具，而 ColumnTransformer 則能讓您在資料管線中輕鬆地將這些轉換應用於正確的欄位。
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2011-10
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Scikit-learn was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-03.
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